基于供应链管理的“牛鞭效应”综合防治的论文

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1、基于供应链管理的“牛鞭效应”综合防治的论文　【摘要】供应链上的需求信息变异放大现象被称作“牛鞭效应”。“牛鞭效应”产生的诱因可归结为两大方面，一是由于供应链上的成员单位只为追求自身利益而导致“牛鞭效应”；二是因为信息阻塞，造成信息在处理与传递中发生失真，从而导致“牛鞭效应”。如果不积极地防控和治理“牛鞭效应”，就会削弱供应链的增值能力和竞争力。有效抑制和化解“牛鞭效应”的对策归结起来就是：加强供应链的协同管理，采取各种措施保证需求信息的真实可靠和需求信息的及时传递。　　【关键词】scm　供应链管理　牛

2、鞭效应　信息管理　　　　一、供应链中的“牛鞭效应”现象　　　　在全球经济一体化的时代，随着竞争的加剧，竞争将不再单纯是单个企业之间的竞争，还有供应链与供应链之间的竞争。所谓供应链，就是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始到制成最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的全过程。它是一个将供应商、制造商、分销商和零售商直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。对大多数企业而言，要想在激烈的市场竞争中求得生存和发展，单靠企业自身的实力是相当困难的。企业之间通过供应链彼此联系起来

3、，优势互补，达到群体共存。供应链不仅是一条联结供应商到用户的物流链、信息链和价值链，也是一条增值链。可是，“牛鞭效应”的存在削弱了供应链的增值能力和竞争力。pg（宝洁）公司在研究纸尿裤市场的需求时发现：产品在零售时并没有表现出太大的波动性，但随着向上游推移，产品需求的波动越来越大。.cOm零售商通常在考虑了平均需求的基础上，增加一个风险需求量向批发商订货；批发商不能获知实际需求数据，在零售商平均订货量的基础上，又增加了一个风险库存量。依次类推，到生产商或供应商处，波动幅度就越来越大。这种因供应链下游消

4、费需求轻微变动而导致上游企业较大波动的现象显示在图形上，很像一根甩起的赶牛鞭，手腕稍稍用力，鞭梢就会出现大幅度摆动，因此形象地称之为“牛鞭效应”（bullart（沃尔玛）的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%；提前16周进货，需求预测的误差为20%，而在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。因此，加强物流“时间窗口”的控制管理，缩短订货的提前期，也是破解“牛鞭效应”的一个好办法。　　　　（三）实行供应链的集成化管理　　采用供应链管理（scm）系统，实现企业间的业务数据集成和信息共享，

5、应用供应链协同技术达到供应链上下游企业间业务流程的整合，共同协作开展业务，在供应链中的成员企业之间实现业务集成，形成顺畅的业务流，这既能减少下游的需求变动，又能掌握上游的供货能力，安心享受供给保障，不再虚增需求，可以有效抑制“牛鞭效应”的产生。　　　　（四）对销售商实施abc分类管理　　在将销售商进行abc分类基础上，对其订货实行分级管理，对一般销售商的订货实行一般满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实行完美管理，通过管住关键销售商和重要销售商来减少需求变异的概率。当出现供

6、应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货。供应商还可以在合适时机剔除不合格销售商，维护销售的统一性和渠道管理的规范性。　　　　（五）强化库存管理策略，落实库存责任　　销售商来管理库存，往往会诱导销售商的投机，销售商不仅没有资金周转的压力，相反地还会借机从中融资，甚至还能起到制约供应商的作用。实质上加剧了订货需求放大，导致供应商的风险加大。联合库存管理则是对此进行修正，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风

7、险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡机制，从而有效地抑制“牛鞭效应”的产生和加剧。　　　　（六）实现信息实时传递　　通过interedi、电话、传真等组成一个高效信息网路，当订单产生时即可传至信息中心，由信息中心将订单分解为子任务，并通过inter和企业间信息网分派给各区域中心，各区域中心按电子订单进行组装，并按时间表在约定的时间内准时供货，从而使订货、制造、供应“一站式”完成。供应链成员间通过interedi来实现实时交流和共享信息，减少和消除信息的不对称性，准确把握下游的实际需求，可以

8、有效抑制“牛鞭效应”的产生。　　　　（七）采用业务外包方式　　采用第三方物流，实现联合运输，或实行共同配送，实行小批量多频度发货，这样销售商就无须一次性大批量订货，也可以抑制“牛鞭效应”。　　　　（八）建立战略伙伴关系　　建立供应链成员企业之间的战略伙伴关系，供需双方在战略联盟中相互信任，公开业务数据，共享信息和业务集成。这样，相互都了解对方的供需情况和能力，避免了短缺情况下的博弈行为，从而降低产生“牛鞭效应”的机会。　　　　（九）提高需求预测的准确度